第六十章論壇風波

這在以往是無法想象的,雖然這裏涉及到各行各業的程序員數量很多,有做app的,也有做遊戲的,有做美術的,也有策劃在這裏流動,手機行業的軟件工程師這裏也不少見,但從未發生過把什麽手機測評進行置頂。除了一系列的開發者大會外,很難見到有帖子能夠置頂。

然而神龍系列系統是個例外。

這個基于安卓深度定制的系統,嵌入的名爲“朱雀”的私人語音助理,其展現出來的特點,令論壇上的許多人極度震驚,熱切的讨論也由此展開。

劉洋看了下,大多數的人都是在讨論“朱雀”是怎麽實現這種程度的ai,以及如何實現這麽逼真的合成音的。

與普通人不一樣,這些行業内的人士,更加關注于技術方面上的問題,許多本身便是研究人工智能的牛人,也一改潛水的風範,忽然從“灌木叢”裏跳出來,抓住幾個失言的家夥便是一陣猛批,吓得本身“學藝不精”的人,再也不敢随意說話了。

以往占據了大部分頁面的求助帖,今日也幾乎沒有動靜,縱使有人進行求助,也無人來回答和幫助。大部分的人都進入了置頂帖,在裏面抒發着猜測、質疑、呵斥與噴罵,若是有人與自己的意見不符合,那麽先是平靜的争論,後面随着争論的不斷進行,脾氣火爆的人,率先便破口大罵,以各種語言來問候對方的父母、兄弟姊妹,并強烈懷疑對方的性取向有問題。

而被問候了全家人以及十八代祖宗的人,也不會客氣一二,死死咬住對方,以一段隻有行内人才能看懂的代碼,親切地回敬了對方的親人。

眼看事情越演愈烈,情況朝着不可控制的地步發展,正當雙方争執不下,管理員準備删帖之時,所有人忽然平靜了下來。

“L”出現了。

這個三天前忽然出現,新注冊的用戶,以一件事情,令所有的老人都記住了這個id。

很簡單,非常地簡單,三天之前,這個新注冊的新人,以簡潔有力的語言,狠狠地打了一位老人的臉,迫使這名老人不得不承認了自己的錯誤。

而這名老人,則是實名認證後的微軟亞洲研究院内的工程師,在論壇享譽已久,很少有人敢于反駁他的言論,就更不用說還能打臉成功,且迫使對方承認錯誤了。

就是這麽一件事,“L”雖說才是個沒人權的新注冊用戶,也讓當時衆多圍觀的人記住了這個新id,更得承認了這個人的水平非常厲害。

衆多的高手們正集中在置頂帖内争執,鬥争白熱化加重之時,一個新的帖子無聲無息出現在了頁面上。

新帖子很常見,在論壇的這個版面内,一天發出的新帖子,沒有兩三百,也有一百五,至于回複就更多了。

但由于此刻太多的會員集中在了置頂帖内,導緻其餘的帖子冷寂清清,許久也不見有人回複,直到這個新帖子出現。

id:L

先不看标題,一眼浏覽到發帖的id,幾個吵累了的高級id剛出來刷新了下頁面,立刻怔然了一會,馬上想起了三天前的那場争論。

随後,又想起了另外件事情。

那場争論的焦點便是關于自然語言理解。

當時,那位微軟亞洲研究院的工程師,對于一個求助帖進行了解答,其中對人工智能中的自然語言理解,提出了一番自己的見解,赢得了很多人的贊賞。

可這個“L”随即便出現了。

毫無廢話,簡潔有力,以最爲樸實的言語,平淡卻極度充滿力量地反駁了那位工程師的見解,且讓對方無法可說,承認了自己的見解有不足之處。這一幕令許多人的印象極爲深刻。

這時一看見“L”的id發了個帖子,就有人忍不住點擊了進去。

“測試。”

簡簡單單的兩個字,還是那位“L”說話的風格,不予你任何的解釋,就這麽平淡擺放在你的面前。

王世界也是三天前親眼見證了那一幕的人,作爲移動互聯網的産品經理,他曾在劍橋工程系有過兩年的學習經曆,對于語音識别技術了解很是深入,也正是這樣,他對于這位神秘人很是佩服,佩服對方在語音識别中的自然語言理解上的深厚功底,那不是一般頂級高手的水平,而是處于金字塔頂尖那層階級的人物。

當時見證了那一幕之後,王世界忍不住心中的興奮,當即就私信聯系對方……可惜直到目前爲止,他都沒等來對方的任何回信。

王世界不無遺憾,估計對方也不怎麽瞧得起自己。

嗯,也許不是。

以這位神秘人的行事風格來看,更像是淡漠的無視了?

這感覺十分的奇怪,猶如走在街上,周圍的商販都在大力吆喝自己的産品時,其中一位商販,就這麽坐在那裏,既不吆喝,也并非那種愛理不理的懶散,而是平靜地端坐在地,就這麽把商品擺放在攤位上,安安靜靜地等待有緣人似的。

沒錯,這就是“L”帶給王世界的感覺。

确實有點荒唐,有緣人?

哈哈,一想起自己這般荒唐的想法,王世界便有點失笑的沖動……但視線僅僅移動到了屏幕的下方,他就再也笑不出來了。

标題是“測試”,一進去便真的是測試的題目了,既沒有說明原因是什麽,也沒有任何的解釋與說明,就幹幹脆脆地提出了個題目在下面。

“推薦算法?”

眉頭越加緊皺,密密麻麻的頁面上,一個構思奇妙的算法洋洋灑灑在屏幕上展現出來。

“有點意思。”

繼續浏覽下去,王世界真是吃了一驚,現目前的推薦算法基本便是三種套路,第一是基于内容的推薦(content-basedfiltering),第二是社會化推薦(socialrmendation),第三則是基于協同過濾推薦(collaborationfiltering)。

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